作者|AI工作坊
来源 |AI深度研究员 管理智慧
咨询合作| 13699120588
文章仅代表作者本人观点
DeepSeek本周引发的行业震动，犹如一面棱镜折射出三大显性趋势的璀璨光芒：首先，中国在生成式AI领域正以燎原之势追赶美国，这必将重构全球AI供应链版图；其次，开源模型正在将基础模型层转化为普惠资源，如同普罗米修斯的火种，为应用开发者开启创新之门；再者，突破算力桎梏的算法革命正以指数级速度降低训练成本，昭示着AI进化已突破单一依赖算力堆砌的旧范式。
约大约一周前，中国的 DeepSeek公司发布了名为 DeepSeek-R1的新模型，其在基准测试中的表现几乎能与 OpenAI’s o1媲美。而且，他们以宽松的 MIT license公开了这款开源权重模型。上周，我在 Davos时，许多没有技术背景的商业领袖也对这款模型表现出了浓厚兴趣。本周一更是在资本市场激起千层浪：英伟达等多家美国科技巨头股价应声重挫（截至撰稿时部分有所回升）。
我认为，DeepSeek的现象让很多人开始重新思考以下几点：
01
中国在生成式AI上的惊人崛起，正以前所未有的速度缩小与 美国之间的差距。回想 2022 年 11 月 ChatGPT 初登场时，美国还在生成式AI 上大幅领先中国，而许多人的思维定式也让这个印象根深蒂固。然而，短短两年，随着 Qwen （我的团队已使用数月）、 Kimi 、 InternVL 以及 DeepSeek 等多款“中国智造”不断涌现，中国在视频生成等关键领域甚至已数度抢占国际前沿位置，让世界为之震撼。
令我异常振奋的是， DeepSeek-R1 采用开源模型形式与全球共享，并附带详尽的技术文档，这与中国科技界"大道至简，开源为公"的胸怀形成璀璨辉映。反观部分美国公司，却借助宣传“人类灭绝”等夸大的 AI 危机，力图通过监管抑制开源。事实证明， 开源模型对于全球 AI供应链至关重要：众多企业都将依赖它们。若美国继续在这一领域设置障碍，中国就有望在全球供应链中占据核心地位，从而使更多企业转向中国企业而非美国企业的技术方案。
02
开源模型正在将 基础模型层商品化。正如我之前所说， LLM token 的价格已经迅速下降，开源促成了这一趋势，并为开发者提供了更多选择。OpenAI的o1每百万输出token定价60美元，而DeepSeek R1以2.19美元的价格断崖式击穿行业认知。30倍价差的惊雷，炸醒了仍在算力迷宫中徘徊的观望者。
与此同时，单纯依靠训练基础模型并向外销售 API 访问的商业模式难度不小，许多公司仍在寻找收回巨额研发投入的方法。换句话说， 基础模型训练的竞赛如同攀登AI领域的珠穆朗玛——纵然风光无限，沿途却布满耗尽资源的骸骨（红杉资本《AI的6000亿美元之问》已深刻剖析此困境）。而真正的金矿，正蕴藏在应用层的熔岩之中：当他人已经在模型训练上投入了数十亿资金时，我们只需花费少量成本，就能把这些模型用来开发客服机器人、邮件摘要、 AI 医疗、法律文档助手等多种服务。
03
曾几何时，"模型规模即真理"的叙事犹如AI领域的圣杯传说，让无数资本在算力竞赛的中狂奔。仅仅依靠规模并非通往 AI 突飞猛进的唯一道路。眼下有关扩大模型规模能带来革命性突破的说法可谓沸沸扬扬。公平而言，我曾经也是这种“大规模”思路的早期拥护者。曾有不少企业以“加大资金投入就能（i）把规模做大、（ii）并且实现预期中的性能提升”为口号，吸引到数十亿美元资金。结果，整个行业一度过于痴迷规模，而忽视了其他灵活多样的创新思路。在当美国芯片禁运的压力下，来自中国的 DeepSeek 团队反倒迸发出强大的研发创造力，通过一系列技术优化，成功使模型能够在性能较弱的 H800 GPUs（而非 H100s）上运行，并且在不计研究成本的前提下，训练总费用仍控制在 600 万美元以内，可谓一次令人惊叹的“低成本高效奇迹”。证明硅基文明的进化论从不只有"大力出奇迹"这单一章节。
历史总在演绎辩证的轮回：当每个计算单元的成本坍缩，往往激发出更磅礴的需求浪潮。就像蒸汽机点燃工业革命后，人类对动力的渴求反而几何级增长。至于这种模式是否会真正降低对算力的需求，现在还言之尚早。有时，单个“产品”更便宜，反而会刺激整体采购量增加。我相信，从长远来看，人类对智能和算力的需求几乎无上限，因此即便算力成本下降，也不会削弱我们对它的追求，反而会让其应用场景更加繁盛。
在X平台的舆论场域，DeepSeek-R1犹如一面棱镜，折射出观察者们潜意识的认知光谱：有人看见地缘政治棋局的量子纠缠，有人预见应用生态的寒武纪大爆发。于我而言，。正如我所带领的团队已经开始构思的一系列新项目——一旦能够接触到这样的开放式高级推理模型，我们便能构建过去想都不敢想的创新应用。
面向未来，机遇与挑战并存，而我们拥有无限可能。就像在茫茫海洋上远眺灯塔一般， AI 的发展正在为全行业指明新航向。每一位投身其中的从业者，都有机会为这场新时代的变革添砖加瓦、作出贡献。我相信，只要我们秉持远见，坚守创新精神，就必能在这场智力与技术的浪潮中不断前行，实现更广泛的社会价值与行业引领。
参考资料：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-286/
END
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DeepSeek本周引发的行业震动，犹如一面棱镜折射出三大显性趋势的璀璨光芒：首先，中国在生成式AI领域正以燎原之势追赶美国，这必将重构全球AI供应链版图；其次，开源模型正在将基础模型层转化为普惠资源，如同普罗米修斯的火种，为应用开发者开启创新之门；再者，突破算力桎梏的算法革命正以指数级速度降低训练成本，昭示着AI进化已突破单一依赖算力堆砌的旧范式。
约大约一周前，中国的 DeepSeek公司发布了名为 DeepSeek-R1的新模型，其在基准测试中的表现几乎能与 OpenAI’s o1媲美。而且，他们以宽松的 MIT license公开了这款开源权重模型。上周，我在 Davos时，许多没有技术背景的商业领袖也对这款模型表现出了浓厚兴趣。本周一更是在资本市场激起千层浪：英伟达等多家美国科技巨头股价应声重挫（截至撰稿时部分有所回升）。
我认为，DeepSeek的现象让很多人开始重新思考以下几点：
01
中国在生成式AI上的惊人崛起，正以前所未有的速度缩小与 美国之间的差距。回想 2022 年 11 月 ChatGPT 初登场时，美国还在生成式AI 上大幅领先中国，而许多人的思维定式也让这个印象根深蒂固。然而，短短两年，随着 Qwen （我的团队已使用数月）、 Kimi 、 InternVL 以及 DeepSeek 等多款“中国智造”不断涌现，中国在视频生成等关键领域甚至已数度抢占国际前沿位置，让世界为之震撼。
令我异常振奋的是， DeepSeek-R1 采用开源模型形式与全球共享，并附带详尽的技术文档，这与中国科技界"大道至简，开源为公"的胸怀形成璀璨辉映。反观部分美国公司，却借助宣传“人类灭绝”等夸大的 AI 危机，力图通过监管抑制开源。事实证明， 开源模型对于全球 AI供应链至关重要：众多企业都将依赖它们。若美国继续在这一领域设置障碍，中国就有望在全球供应链中占据核心地位，从而使更多企业转向中国企业而非美国企业的技术方案。
02
开源模型正在将 基础模型层商品化。正如我之前所说， LLM token 的价格已经迅速下降，开源促成了这一趋势，并为开发者提供了更多选择。OpenAI的o1每百万输出token定价60美元，而DeepSeek R1以2.19美元的价格断崖式击穿行业认知。30倍价差的惊雷，炸醒了仍在算力迷宫中徘徊的观望者。
与此同时，单纯依靠训练基础模型并向外销售 API 访问的商业模式难度不小，许多公司仍在寻找收回巨额研发投入的方法。换句话说， 基础模型训练的竞赛如同攀登AI领域的珠穆朗玛——纵然风光无限，沿途却布满耗尽资源的骸骨（红杉资本《AI的6000亿美元之问》已深刻剖析此困境）。而真正的金矿，正蕴藏在应用层的熔岩之中：当他人已经在模型训练上投入了数十亿资金时，我们只需花费少量成本，就能把这些模型用来开发客服机器人、邮件摘要、 AI 医疗、法律文档助手等多种服务。
03
曾几何时，"模型规模即真理"的叙事犹如AI领域的圣杯传说，让无数资本在算力竞赛的中狂奔。仅仅依靠规模并非通往 AI 突飞猛进的唯一道路。眼下有关扩大模型规模能带来革命性突破的说法可谓沸沸扬扬。公平而言，我曾经也是这种“大规模”思路的早期拥护者。曾有不少企业以“加大资金投入就能（i）把规模做大、（ii）并且实现预期中的性能提升”为口号，吸引到数十亿美元资金。结果，整个行业一度过于痴迷规模，而忽视了其他灵活多样的创新思路。在当美国芯片禁运的压力下，来自中国的 DeepSeek 团队反倒迸发出强大的研发创造力，通过一系列技术优化，成功使模型能够在性能较弱的 H800 GPUs（而非 H100s）上运行，并且在不计研究成本的前提下，训练总费用仍控制在 600 万美元以内，可谓一次令人惊叹的“低成本高效奇迹”。证明硅基文明的进化论从不只有"大力出奇迹"这单一章节。
历史总在演绎辩证的轮回：当每个计算单元的成本坍缩，往往激发出更磅礴的需求浪潮。就像蒸汽机点燃工业革命后，人类对动力的渴求反而几何级增长。至于这种模式是否会真正降低对算力的需求，现在还言之尚早。有时，单个“产品”更便宜，反而会刺激整体采购量增加。我相信，从长远来看，人类对智能和算力的需求几乎无上限，因此即便算力成本下降，也不会削弱我们对它的追求，反而会让其应用场景更加繁盛。
在X平台的舆论场域，DeepSeek-R1犹如一面棱镜，折射出观察者们潜意识的认知光谱：有人看见地缘政治棋局的量子纠缠，有人预见应用生态的寒武纪大爆发。于我而言，。正如我所带领的团队已经开始构思的一系列新项目——一旦能够接触到这样的开放式高级推理模型，我们便能构建过去想都不敢想的创新应用。
面向未来，机遇与挑战并存，而我们拥有无限可能。就像在茫茫海洋上远眺灯塔一般， AI 的发展正在为全行业指明新航向。每一位投身其中的从业者，都有机会为这场新时代的变革添砖加瓦、作出贡献。我相信，只要我们秉持远见，坚守创新精神，就必能在这场智力与技术的浪潮中不断前行，实现更广泛的社会价值与行业引领。
参考资料：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-286/
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